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机器学习之卷积神经网络(一)

计算机视觉(Computer vision) 深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们。还使得人脸识别技术变得更加效率和精准,我们可以体验到通过刷脸就能解锁手机或者门锁的便捷。当你解锁了手机,手机上一定有很多分享图片的应用。

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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字

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【图像识别】告诉你机器如何看见这个世界

原标题:揭秘图像识别,告诉你机器如何“看见”这个世界 看懂一个东西对人类来说很容易,但是对机器来说却是很难的,这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理,告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别,从而“看见”这个世界。 什么是图像

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神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数能用作激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上

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关于感受野的总结

感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域,换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比如下图(该图为了

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理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型

1910年,英国哲学家伯特兰·罗素(Bertrand Russell )和其老师怀特海(Alfred North Whitehead)合著的《数学原理》一书问世,这本书是如此的深奥,尤其对中国人而言,因为直到100多年后的今天,仍然没有完整而权威的中译本(能看

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深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势,下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用,并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著

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行人检测器原理与实现【深度学习】

在前一篇文章中,我们讨论了用于人体检测的早期方法,例如Vila Jones的目标检测框架(Haar级联)和方向梯度直方图(HOG)检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题,例如漏检、误检等。在本文中,我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的,并

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